[发明专利]船舶建造计划优化方法、系统、储存介质及计算机设备

说明书

本发明针对现有技术船舶建造计划优化技术的局限性，提出了一种船舶建造计划优化方法、系统、储存介质及计算机设备，本发明以船舶制造业大数据为驱动，通过对初始计划进行分解、建模、分析和预测，生成优化后的新计划。本发明从根本上改变了现有的粗放型、计划高频变更的模型，缩短了交船日期，节约成本和提高了生产力与效率，实现精益造船。

技术领域

本发明涉及船舶制造业领域，具体涉及大数据建模分析在船舶生产方面的应用，更具体地，涉及一种船舶建造计划优化方法、系统、储存介质及计算机设备。

背景技术

中国船舶制造业通过几十年的信息化建设和持续不断的投入，在船舶设计、船舶建造管理、船舶建造执行等各个范围内均取得了一定成果，但船舶制造业生产效率低、建造成本高、建造周期长等一系列问题并没有得到彻底的改变。

公告日为2019.05.31，公布号为CN106951621B的中国申请专利：一种用于船舶搭载计划调整的仿真优化方法，将分段生产计划、场地资源及运输考虑在内，围绕分段生产、总组以及船舶搭载这三大连续的生产节点进行仿真模拟，通过 Petri网方法进行结构建模，Plant Simulation软件进行过程建模，结合遗传算法，构建新的生产计划和船舶网络搭载图。但该方案仍有一定的局限性。

发明内容

针对现有技术的局限，本发明提出一种船舶建造计划优化方法、系统、储存介质及计算机设备，本发明采用的技术方案是：

一种船舶建造计划优化方法，包括以下步骤：

S1，获取初始船舶建造总计划，将所述初始船舶建造总计划分解为工程与效率计划层、造船生产计划层以及船舶建造影响因素计划层；

S2，将所述工程与效率计划层逐步细化分解为大日程计划、中日程计划以及小日程计划，根据所述大日程计划、中日程计划以及小日程计划建立计划网络图；

S3，根据所述大日程计划以及造船生产计划层建立计划线；

S4，对所述船舶建造影响因素计划层中的影响因素进行归类，根据归类结果收集船舶制造业大数据；

S5，对所述船舶制造业大数据进行大数据建模，整合所述计划网络图、计划线以及大数据建模的结果获得优化后的船舶建造总计划。

相较于现有技术，本发明以船舶制造业大数据为驱动，通过对初始计划进行分解、建模、分析和预测，生成优化后的新计划。本发明从根本上改变了现有的粗放型、计划高频变更的模型，缩短了交船日期，节约成本和提高了生产力与效率，实现精益造船。

作为一种优选方案，所述大日程计划包括开工日期到交船日期之间材料、主设备、外购件以及外协件交货期的时间节点；

所述中日程计划包括船舶生产建造过程中的设备纳期工序计划、下料加工工序计划、部件装配工序计划、分段制作工序计划、分段预舾装工序计划、船台搭载工序计划及各工序计划对应的时间节点；

所述小日程计划包括所述中日程计划中各工序计划中的单作业、单设备的时间节点。

进一步的，所述步骤S3包括以下步骤：

S31，以所述大日程计划的交船日期为基准，采取倒序排法串联所述造船生产计划层中的关键任务构建初始建造计划线表；所述关键任务包括合同设计、技术设计、生产设计、分段加工制造、船台分段合拢、码头舾装以及试船；

S32，结合船厂现有资源，对所述初始建造计划线表进行分段划分，建立计划线；所述计划线的工序包括主机及其他关键设备选择、一般配套设备选择、原材料选择、各分段和管系加工。

更进一步的，在所述步骤S4中的归类结果包括：资源需求量因素、配送与物流管控因素、建造质量因素、加工能力因素、设备调度因素、设备故障维修管控因素、不可预测因素以及资源约束因素。